呼気成分による複数疾病のAI診断と生物学的基盤に関する研究

• Project/Area Number: 20H04283
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Nara Institute of Science and Technology
• Principal Investigator: 作村 諭一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (50324968)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 樋田 豊明 愛知県がんセンター(研究所), 分子腫瘍学分野, 研究員 (80250249) ; 宮内 睦美 広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (50169265) ; 申 ウソク 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究グループ長 (10357246) ; 伊藤 敏雄 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 主任研究員 (90377888) ; 増田 佳丈 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究グループ長 (20324460) ; 赤松 貴文 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 主任研究員 (60635316)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000); Fiscal Year 2021: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000); Fiscal Year 2020: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
• Keywords: 呼気 / 機械学習 / 疾病診断

Outline of Research at the Start

血液成分は肺を介して呼気に反映されるため、呼気成分による高精度な診断が可能となれば、患者の初期スクリーニングとして有効である。これまで、本研究グループは4種の疾病患者と健常者の呼気を用い、90%以上の精度が得られることが分かった。本研究では、（1）肺がんを含めた複数種の疾病の解析による、肺がん特異性診断、（2）少数の呼気成分専用の簡易かつ高精度な検査器の開発、および、高精度な診断アルゴリズム開発、（3）各疾病診断に有効な呼気成分とがん細胞の分泌物との分子生物学的な関連性の検証、（4）患者特異的な治療方法の選択に対する呼気成分の有効性検証、を行う。